O que é Dados, analítica e IA aplicada?
Os dados se tornam valiosos quando mudam uma decisão. Dados, analítica e IA aplicada constrói a base para que isso aconteça: arquitetura e governança de dados, modelos preditivos e agentes que chegam à produção.
Priorizamos os casos de uso por valor e viabilidade, organizamos os dados de que cada caso precisa e construímos modelos e agentes junto com as equipes que vão usá-los.
Cada caso é medido por seu efeito no negócio, e a plataforma de dados cresce caso a caso em vez de esperar um grande projeto que resolva tudo.
Os problemas que nos trazem
Temos muitos dados e poucas respostas?
Informação distribuída entre sistemas, sem uma fonte confiável para decidir.
Ninguém confia nos números?
Cada área tem sua própria versão dos indicadores e se discute o dado antes da decisão.
Os modelos ficam no laboratório?
Testes de analítica que não se integram aos processos nem são mantidos.
Que casos de IA valem a pena?
Muito interesse em IA e pouca clareza sobre onde ela gera valor real.
Cumprimos a proteção de dados?
Dados pessoais sem políticas claras de acesso, consentimento e uso.
Temos a equipe para sustentá-lo?
Dependência de poucas pessoas ou de fornecedores para qualquer análise.
Nosso enfoque, aplicado a Dados, analítica e IA aplicada
As mesmas quatro fases de «Nosso enfoque», com o que fazemos e o que entregamos em cada uma.
Rota de um programa de dados e IA
- 01Inventário de fontesSistemas, qualidade dos dados e decisões que mais se beneficiam.
- 02Casos priorizadosPor domínio, valor e viabilidade.
- 03Dados e arquitetura mínimaO que cada caso precisa, com suas regras de governança.
- 04Modelos e agentesConstruídos com os usuários, com o caso de negócio de cada um.
- 05Produção e monitoramentoCasos integrados aos processos, com métricas de valor.
Usamos uma estrutura de problem solving para estruturar hipóteses.
Inventariamos fontes e sistemas, avaliamos a qualidade dos dados e levantamos com as áreas as decisões que mais se beneficiariam da analítica e da IA.
EntregávelDiagnóstico de dados e casos de usoDecompomos o problema em uma estrutura MECE.
Os casos são ordenados por domínio e priorizados por valor e viabilidade, junto com os dados e a arquitetura mínima de que cada um precisa.
EntregávelPortfólio de casos priorizadosConstruímos os casos de negócio e a estrutura de cada iniciativa.
Construímos os primeiros modelos e agentes com os usuários, com o caso de negócio de cada um e as regras de governança de dados que exigem.
EntregávelModelos preditivosAcompanhamos com uma equipe on-site, dedicada em tempo integral dentro da organização.
Os casos passam à produção integrados aos processos, com monitoramento, métricas de valor e uma equipe do cliente capaz de sustentá-los.
EntregávelAgentes e copilotos
O que o diagnóstico revisa?
Cadeia de valor do dado
- 01DadoRegistros de sistemas, canais e sensores.
- 02InformaçãoDados limpos, integrados e com definições comuns.
- 03InsightPadrões e previsões que explicam o que acontece.
- 04DecisãoUma ação diferente no processo, medida por seu efeito.
- Casos de uso e valorDecisões que melhorariam com dados e seu impacto.
- Fontes e qualidadeOrigem, completude e confiabilidade dos dados.
- Arquitetura de dadosPlataforma, integração e acesso aos dados.
- Governança e privacidadeDonos de dados, definições, segurança e proteção de dados pessoais.
- Modelos e analíticaCapacidades preditivas, IA generativa e sua operação.
- Talento e adoçãoEquipes, papéis e uso dos dados nas decisões.
Como se organizam os dados e a IA?
A IA se apoia em camadas de dados bem governados, e os casos de uso são priorizados por valor e viabilidade.
Camadas de dados e IA
- 01Produtos, agentes e painéisO que as pessoas usam para decidir e operar.
- 02Modelos e analíticaPrevisão, otimização e IA generativa.
- 03Governança e qualidadeDefinições, donos, segurança e privacidade.
- 04Plataforma de dadosIntegração, armazenamento e acesso.
- 05FontesSistemas transacionais, canais, sensores e dados externos.
Como priorizamos os casos de uso?
O que fica na sua organização
- Governança de dados
- Donos, definições comuns, qualidade e proteção de dados pessoais.
- Modelos preditivos
- Modelos em produção que antecipam demanda, risco, abandono ou outros eventos-chave.
- Agentes e copilotos
- Assistentes de IA integrados aos processos e às ferramentas da equipe.
- Arquitetura de dados
- Uma plataforma que integra as fontes e cresce com cada caso de uso.
- Painéis de decisão
- Indicadores confiáveis para a direção e as áreas.
Onde a aplicamos?
Liderada por Benká Digital LAB, com o resto da holding quando o desafio pede.
